摘要：文中提出了一种具有自学习、自完善功能的入侵监测模型，可发现已知和未知的滥用入侵和异常入侵活动。在提出的模型中，移动Agent将收集到的各个活动监测Agent采集的数据发送给事件的序列生成器，事件序列生成器将由此产生的事件序列提出交给数据挖掘引擎进行证据发现。检测引擎对发现的证据和已有规则间的相似性进行评估后由决策引擎做最终的裁决。并据此维护规则和对各个活动监测Agent发出对抗指令。

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